概念分析的方法

㈠ 證明「學會欣賞別人」用「概念分析法，因果分析法和條件分析法」來分論點

學會欣賞別人中，用概念分析法所取得的論點應該是：學習，闡述學的重要性；用因果分析法所取得的論點應該是：怎麼樣學才能達到預期效果；用條件分析法所得的論點應該是：具備什麼樣的條件才能學好！

㈡ 比較分析法的概念是什麼意思

比較分析法概念：
比較分析法，也叫對比分析法，是通過實際數與基數的對比來提示實際數與基數之間的差異，藉以了解經濟活動的成績和問題的一種分析方法。在科學探究活動中，常常用到對比分析法，他與等效替代法相似。

㈢ 簡述信息分析的方法

信息分析的方法信息分析的方法信息分析的方法信息分析的方法：
1邏輯學方法，提供正確的思維途徑和基礎
2系統分析方法：對整個信息分析過程起支配指導作用的方法，尤其分析復雜的對象或系統時，系統分析的方法的貢獻更大。
3圖書情報學方法：進行危險調研和文獻分析時，圖書情報學的方法是基本的和主要的，包括目錄學方法、文獻檢索法文獻劑量學方法、文獻綜合加工等多方面，在收集整理濃縮比較和分析中都少不了這些方法。
4社會學方法：在進行非文獻調研和非文獻分析，即實地調查分析時，社會學可以為信息分析提供收集實地信息的某些比較成熟的方法，為分析概念之間的關系和形成正確的概念框架、理論構架等貢獻有效地方法。
5統計學方法：信息分析中進行多因素之間的關系的定量的研究，主要依賴統計學的方法。
6未來學（預測）方法：為管理和決策服務的反洗非常重視預測，預測分析在信息分析工作中已佔有比較突出的地位，因此有未來學創造的和發展的許多專門用於預測的方法自然成為了信息分析方法的重要來源和必要的組成部分。
常見的信息分析方法：
一、定性分析法有：
1、歸納法：由若干已知事實作為前提，通過推理而獲得的一般規律作為結論。
2、演繹法：是形式邏輯中最重要的方法，主要用於推理和論證過程。在直覺思維形成後後形成後期對形成的概念進行科學的嚴密的檢驗和論證時加以應用。
3、分析與綜合法：是從客觀事物中普遍存在的整體與部分的關繫上把握事物本質的一般方法。 4、實證法：在理論尚不完善時，或者還沒有成熟的理論模型可以利用時，用具體的實例和數字來論證所提出的意見觀點和結論。
二、定量分析法：
1、統計分析法：對一定時期內的數據進行分析的方法，尋找數據發展的軌跡，獲取不同變數之間的相關關系，或由數據隨時間的變化來推測未來趨勢。
2、預測分析法：以概率為其主要理論基礎，對客觀世界大量的隨機事件進行探索的一種方法。根據事物過去和現在的發展規律，科學地估計未來的發展趨勢。
3、系統分析法：從系統的觀點出發，將研究的對象看做是一個與外部環境相聯系的系統，為了更好的達到系統的目標，而對系統的要素組織結構信息流動和控制機制進行分析，並應用數學方法好計算機技術建立系統的模型，找出各要素內在的和定量的關系，再及逆行系統的優化，提出建議和方案。
三、定性定量結合法

㈣ 確定研究分析方法的概念是什麼

SWOT分析方法是管理學的概念。所謂SWOT分析，即基於內外部競爭環境和競爭條件下的態勢分析，就是將與研究對象密切相關的各種主要內部優勢、劣勢和外部的機會和威脅等，通過調查列舉出來，並依照矩陣形式排列，然後用系統分析的思想，把各種因素相互匹配起來加以分析，從中得出一系列相應的結論，而結論通常帶有一定的決策性。運用這種方法，可以對研究對象所處的情景進行全面、系統、准確的研究，從而根據研究結果制定相應的發展戰略、計劃以及對策等。 S （strengths）是優勢、W （weaknesses）是劣勢，O （opportunities）是機會、T （threats）是威脅。按照企業競爭戰略的完整概念，戰略應是一個企業「能夠做的」（即組織的強項和弱項）和「可能做的」（即環境的機會和威脅）之間的有機組合。

㈤ 相關性分析的概念及方法

相關分析就是根據一個因素（變數）與另一個因素（變數）的相關系數是否大於臨界值，判斷兩個因素是否相關。在相關的因素之間，根據相關系數大小判斷兩個因素關系的密切程度，相關系數越大，說明兩者關系越密切（何曉群，2002）。這種方法從總體上對問題可以有一個大致認識，但卻很難在錯綜復雜的關系中把握現象的本質，找出哪些是主要因素，哪些是次要因素，有時甚至得出錯誤結論。為此，提出使用數學上的偏相關分析與逐步回歸相結合的辦法來解決這類問題。

偏相關性分析基本原理是，若眾多因素都對某一因素都存在影響，當分析某一因素的影響大小時，把其他因素都限制在某一水平范圍內，單獨分析該因素對某一因素所帶來的影響，從而消除其他因素帶來的干擾。比如分析壓實作用（或埋深）對孔隙度和滲透率的影響時，便把岩石成分、粒度、膠結類型等都限制在一定范圍來單獨討論壓實作用，而數學上的偏相關分析恰恰就是解決這類問題的方法，偏相關系數的大小就代表了這種影響程度。結合多因素邊引入、邊剔除的逐步回歸分析方法，也可消除多個因素（自變數）間的相互干擾和多個因素對因變數的重復影響，保留其中的有用信息，挑選出對因變數影響較顯著的因素，剔除了一些次要因素，被挑選出的主要因素的標准回歸系數和偏回歸平方和的大小反映了各參數對因變數（充滿度）的影響大小。因此根據各因素（自變數）與因變數間的偏相關系數大小，結合標准回歸系數和偏回歸平方和，便可以將各因素對因變數的影響大小進行定量排序。其基本步驟如下：

第一步，找出所有可能對因變數產生影響的因素（或參數），同時對一些非數值型參數進行量化處理；

第二步，計算因變數與各參數間的簡單相關系數，根據這些簡單相關系數的大小，初步分析它們與因變數間的簡單相關關系；

第三步，計算因變數與各參數間的偏相關系數、標准回歸系數和偏回歸平方和；

第四步，根據偏相關系數的大小，再結合標准回歸系數和偏回歸平方和，綜合分析因變數與各參數間的關系密切程度，其值越大，關系越密切，影響越大，反之亦然。

㈥ 大數據分析的概念和方法

一、大數據分析的五個基本方面

1，可視化分析

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2，數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

3，預測性分析能力

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4，語義引擎

大數據分析廣泛應用於網路數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。

5，數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。 大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

二、如何選擇適合的數據分析工具

要明白分析什麼數據，大數據要分析的數據類型主要有四大類：

1.交易數據(TRANSACTION DATA)

大數據平台能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化交易數據，這樣就可以對更廣泛的交易數據類型進行分析，不僅僅包括POS或電子商務購物數據，還包括行為交易數據，例如Web伺服器記錄的互聯網點擊流數據日誌。

2.人為數據(HUMAN-GENERATED DATA)

非結構數據廣泛存在於電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產生的數據流。這些數據為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數據源泉。

3.移動數據(MOBILE DATA)

能夠上網的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設備上的App都能夠追蹤和溝通無數事件，從App內的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)。

4.機器和感測器數據(MACHINE AND SENSOR DATA)

這包括功能設備創建或生成的數據，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯網的家用電器。這些設備可以配置為與互聯網路中的其他節點通信，還可以自動向中央伺服器傳輸數據，這樣就可以對數據進行分析。機器和感測器數據是來自新興的物聯網(IoT)所產生的主要例子。來自物聯網的數據可以用於構建分析模型，連續監測預測性行為(如當感測器值表示有問題時進行識別)，提供規定的指令(如警示技術人員在真正出問題之前檢查設備)

㈦ 明確概念的方法

一、溫故法

學習新概念前，如果能對孩子認知結構中原有的適當概念作一些結構上的變化來引進新概念，則有利於促進新概念的形成。

二、操作法

對有些概念的教學，可以從感性材料出發，讓孩子在操作中去發現概念的發生和發展過程。

三、類比法

這種方法有利於分析兩相關概念的異同，歸納出新授內容有關知識;有利於幫助孩子架起新、舊知識的橋梁，促進知識遷移，提高探索能力。

四、喻理法

為正確理解某一概念，以實例或生活中的趣事、典故作比喻，引出新概念.

五、置疑法

這種方法是通過揭示教學自身的矛盾來引入概念，以突出引進新概念的必要性和合理性，調動孩子了解新概念的強烈的動機和願望。

六、創境法

如在講相遇問題時，為讓孩子對相向運動的各種可能的情況有所感受，可以從研究"鼓掌時兩只手怎樣運動"開始。通過拍手體驗，在邊問、邊議中逐步講解。實踐證明，如此使孩子猶如身臨其境去體驗並理解有關知識，能很快准確地掌握相關的數學概念。

㈧ 請問概念分析法的意思是什麼

概念分析中通常還運用下列方法：1.解釋法。比如：「什麼是成才？成才就是成為對社會、對人民的有用之才。」2.打比方。比如：「自負，像一個泥潭，陷進去了，就難以自拔而停滯不前；自卑，像根受了潮的火柴，也難以將希望之火點燃。」3.舉例。比如：「文字要寫得簡練。」什麼叫簡練呢？簡練就是話說得少，而意思包含很多（以上為解釋）。舉一兩例：「小樓一夜聽春雨，深巷明朝賣杏花。」只不過十四個字，可是包含多少情和景呀！4.定范圍。比如：「在學業上要想取得成果，貴在一個『勤』字，包括勤練，勤記，勤觀察，勤動手，勤思考，勤總結。」這些方法，從根本上說，也可以說是具體化或抽象化方法的運用，只是更加通俗化了。

㈨ 概念對比方法有幾種

(1)數據收集。利用資料庫查詢命令獲取與挖掘任務相關的數據集，並將它們分為目標數據集和對比數據集; (2)屬性相關分析。在數據集所包含屬性較多情況下，就需要應用分析概念對比方法，以便保留相關程度最高的若干屬性(維)供稍後分析處理; (3)同步泛化。對目標數據集屬性的泛化操作是受用戶或專家所設置閨值控制的，並最終獲得主目標數據集。而且對比數據集屬性的泛化也要達到主目標數據集同樣的屬性泛化層次。其操作是受用戶或專家定義的閨值控制，並最終獲得主對比數據集; (4)卷上卷下(roll up或drill down)操作。依據用戶要求，對目標數據集和對比數據集進行同步或非同步(如果容許的話)卷上卷下操作; (5)挖掘結果表示。所挖掘出的概念對比描述可以以表格、圖形、以及規則的形式表示出來。表示中通常還需要包括對比的信息，以全面反映目標數據集與對比數據集之間的比較結果。